sparksql的时间滑动窗口函数

Spark SQL中的时间滑动窗口函数是一种非常有用的函数，它可以在时间序列数据上执行聚合操作。它可以用于计算移动平均值、移动总和等指标。下面是一个示例：

假设我们有一个包含时间戳和值的表：

+-------------------+-----+
|timestamp          |value|
+-------------------+-----+
|2021-01-01 00:00:00|1    |
|2021-01-01 00:01:00|2    |
|2021-01-01 00:02:00|3    |
|2021-01-01 00:03:00|4    |
|2021-01-01 00:04:00|5    |
|2021-01-01 00:05:00|6    |
|2021-01-01 00:06:00|7    |
|2021-01-01 00:07:00|8    |
|2021-01-01 00:08:00|9    |
|2021-01-01 00:09:00|10   |
+-------------------+-----+

我们可以使用窗口函数来计算过去5分钟内的移动平均值：

SELECT timestamp, value, AVG(value) OVER (
  ORDER BY timestamp 
  RANGE BETWEEN INTERVAL 5 MINUTES PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_avg
FROM my_table;

这将产生以下结果：

+-------------------+-----+-----------+
|timestamp          |value|moving_avg |
+-------------------+-----+-----------+
|2021-01-01 00:00:00|1    |1.0        |
|2021-01-01 00:01:00|2    |1.5        |
|2021-01-01 00:02:00|3    |2.0        |
|2021-01-01 00:03:00|4    |2.5        |
|2021-01-01 00:04:00|5    |3.5        |
|2021-01-01 00:05:00|6    |4.5        |
|2021-01-01 00:06:00|7    |5.5        |
|2021-01-01 00:07:00|8    |6.5        |
|2021-01-01 00:08:00|9    |7.5        |
|2021-01-01 00:09:00|10   |8.5        |
+-------------------+-----+-----------+

在这个例子中，我们使用了`RANGE BETWEEN INTERVAL 5 MINUTES PRECEDING AND CURRENT ROW`来定义一个5分钟的时间窗口，并在此窗口中计算移动平均值。注意，我们使用了`ORDER BY timestamp`来确保计算是按照时间戳顺序进行的。